Innovación sin fronteras

Mientras me encuentro sentada en uno de mis cafés favoritos en Palo Alto, CA, escucho detrás de mí a unos estudiantes que platican muy contentos acerca de su curso en Stanford de “Machine Learning”. Uno de ellos comenta que él ha colaborado con el grupo encargado del lanzamiento de Skype Translator. Y es que hace unas semanas, Skype anunció la integración de su traductor en tiempo real en su versión de Windows .

Básicamente, al usar Skype, uno puede tener una conversación con alguien que no hable el mismo idioma. La traducción aparece casi en tiempo real en forma de subtítulos en la pantalla. Por ahora sólo tienen 6 idiomas, pero poco a poco irán integrando más. Cuando leí esta noticia, me pareció increíble. Lo primero que se me vino a la mente fueron los grandes beneficios que esta herramienta podría traer a las escuelas y empresas.

Justamente para demostrar cómo funciona Skype Translator, dos escuelas se sometieron a un experimento. Un grupo de niños de una escuela de Estados Unidos y otro grupo de una escuela de México, se conectaron por medio de Skype para descifrar en qué ciudad se ubicaban unos y otros. Los niños mexicanos no hablaban inglés y los niños americanos no hablaban español.  Fue muy interesante ver cómo efectivamente Skype traducía en segundos las preguntas de los niños, al punto que pudieron tener una conversación fluida.

A pesar de que Skype Translator no es 100% preciso, entre más gente lo usa, el programa estará expuesto a más datos y “aprenderá” a detectar patrones del lenguaje. De esa manera, Skype Translator podrá predecir palabras más acertadas en un futuro.

En fin, los muchachos de Stanford le explicaban a otro chico que no estaba tomando el mismo curso, que “machine learning” es la plataforma que usan compañías como Amazon o Netflix para recomendarte otros productos que te podrían interesar. Después comentaron de cómo Machine Learning ha ayudado a detectar fraude y lavado de dinero. Hasta a mí me dieron ganas de inscribirme al curso y saber más.


 

Pero por ahora,viendo que la plataforma del Aprendizaje Automático (Machine Learning) ha servido en muchas industrias, cómo puede ayudar en un plano de desarrollo organizacional?

Tengo aquí un par de ideas:

  • Comunicación sin fronteras: Simplemente usando Skype Translator, personas en cualquier parte del mundo se podrán comunicar fácilmente sin necesidad de tener un traductor, lo cual puede ser enorme para poder tener una comunicación que sea realmente global. O el sinfín de ideas que podrían surgir de poder hablar con personas de la misma compañía sin que el lenguaje sea una barrera.
  • Datos y más datos:  Las máquinas que tienen “data mining and learning software” pueden descifrar y juntar datos de las páginas que los empleados visitan, así como el tipo de preguntas que escriben en los “message boards”de estas mismas y de las interacciones que se dan entre empleados en los foros de la organización. Al almacenar esos datos, el “machine learning” crea un perfil de cada empleado y le puede asignar aptitudes y habilidades. Actualmente la compañía WhoKnows está trabajando en mejorar su plataforma día tras día. El WSJ escribió sobre los avances de esta compañía. WhoKnows
  • Dedicación: Al usar los datos que tenemos de las aptitudes de los empleados, los gerentes podrán buscar tareas que requieran de las aptitudes de esos empleados (es posible que muchos gerentes ni siquiera sepan que sus empleados tienen más habilidades de las que demuestran cada día en el trabajo), dándoles tareas que sean posiblemente más gratificantes para los empleados. Al darles trabajo que sea interesante y donde los empleados puedan utilizar sus talentos, ellos tendrán un índice más alto de compromiso con la empresa.
  • Colaboración: Los empleados que tengan acceso a plataformas de aprendizaje automático podrán también tener acceso a la base de datos que contiene toda la información acerca de las aptitudes y habilidades de todos los empleados de una empresa. Con esta información,  los empleados podrán buscar a otros empleados que posean alguna habilidad que les pudiera ayudar en sus proyectos o para colaborar en temas diversos y romper con los silos en los departamentos.
  • Mejor reclutamiento: si nuestra base de datos contiene información del tipo de habilidades que se necesitan para hacer cierto trabajo, nuestras máquinas podrán ayudar a los reclutadores a buscar personas en LinkedIn o en Monster por ejemplo, que posean esas cualidades. Esto ahorrará tiempo para los reclutadores y así podrían tener más tiempo para entrevistar a candidatos que de entrada tengan las características mínimas para hacer el trabajo.

Esto es sólo una probadita de lo que machine learning puede traer al mundo de desarrollo organizacional. En los siguientes blogs exploraré otras innovaciones que han revolucionado o revolucionarán al aprendizaje en las empresas.

Y mientras escucho a lo lejos a los muchachos de Stanford hablar de Davos y robots prefiero dejar este post en un tono positivo y dejarlos con una foto de una tienda al lado del café donde estaba. Tal vez han escuchado de ella, se llama Beam. Y no tienen empleados en la tienda. Solamente robots.

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One thought on “Innovación sin fronteras

  1. This is a really important topic and I am glad you are helping us explore it. My own sense is that we need to understand the potential value of machine learning applications – WhoKnows and Skype translations are great examples – but also have some idea of how machine learning works, its limitations, and how it might change individual behavior. (How, for example, does using WhoKnows impact an individual’s contributions to ESNs or professional sites? The company seems aware of this – giving privacy control to the individual user, which is a great step. But how do people actually think about what they do/don’t do when using tool like this?)

    Let me end the comment with encouragement (as you did in you post). It would be a great benefit to our class to begin understanding what types of applications (related to our interest in talent, knowledge, social networks, change, learning, etc.) are beginning to emerge that use machine learning. It is an area that we should add to #msloc430. Thanks for exploring it!

    Also by the way: Here is at least one link related to machine learning and research about MOOCs: http://harvardx.harvard.edu/news/rebooting-mooc-research

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